[发明专利]电池材料混掺比例仿真优化设计方法、系统、设备及介质

权利要求书

1.一种电池材料混掺比例仿真优化设计方法，其特征在于，包括：

获取待优化材料的实验数据，其中，实验数据包括待优化材料的真密度、粒度分布和压实密度；

建立待优化材料颗粒的初始离散元模型；

采用粒子群优化算法优化离散元模型参数；

基于优化的离散元模型参数生成不同混掺比例的离散元模型并计算其压实密度，获得待优化材料的最优混掺比例。

2.根据权利要求1所述的电池材料混掺比例仿真优化设计方法，其特征在于，建立待优化材料颗粒的初始离散元模型，包括：

计算设定混掺比下，待优化材料中每种材料相应粒径下的占比；

创建仿真空间，在仿真空间内按照设定混掺比随机生成N个颗粒；

判断当前仿真空间内每个颗粒是否不重叠，若有颗粒重叠则增大仿真空间大小；

判断当前仿真空间整体密度是否小于设定值，若不满足，则增大仿真空间大小；

重复上述判断直至满足条件，生成描述待优化材料的颗粒初始离散元模型。

3.根据权利要求1所述的电池材料混掺比例仿真优化设计方法，其特征在于，离散元模型参数包括同种材料颗粒之间的接触参数和不同种材料颗粒之间的接触参数，其中，同种材料颗粒之间的接触参数包括摩擦系数、恢复系数、内聚能密度、杨氏模量和泊松比；不同种材料颗粒之间的接触参数包括不同材料的摩擦系数、恢复系数及内聚能密度。

4.根据权利要求3所述的电池材料混掺比例仿真优化设计方法，其特征在于，不同种材料颗粒之间的接触参数采用粒子群优化算法获得，包括：

设定待优化的离散元模型参数搜索范围；

初始化S个粒子；

使用线性归一化，将待优化的离散元模型参数映射到[0，1]之间，即颗粒的位置对应接触力参数；

计算每个粒子的适应度值cost_fit；

比较每个粒子当前的适应度和历史适应度，若无历史适应度或当前适应度比历史值低，则将该粒子的历史适应度更新为当前适应度；

比较粒子群中每个粒子的最小值和群体历史最小值，若无群体历史或当前代适应度更低，则更新群体历史最佳为当前群体最佳；

更新每个粒子的速度与位置，若粒子位置超出0～1范围，则将粒子位置设为0或1；

检查此时最优参数是否已经满足误差标准，若满足则取该参数；若不满足则继续，更新轨迹直至满足为止。

5.根据权利要求4所述的电池材料混掺比例仿真优化设计方法，其特征在于，计算每个粒子的适应度值cost_fit，包括：

将粒子的位置反归一化为相应的接触参数；

使用该接触参数进行离散元计算，离散元模型的粒度与实验值保持一致；

根据实验数据上的压强，在获得的压密曲线上取相应的密度值ρ_sim；

粒子的适应度值cost_fit即为计算值ρ_sim与实验值ρ_exp的均方根误差：

其中，n为代数。

6.根据权利要求1所述的电池材料混掺比例仿真优化设计方法，其特征在于，基于优化的离散元模型参数生成不同混掺比例的离散元模型并计算其压实密度，获得待优化材料的最优混掺比例，包括：

基于平板移动，使用GH与SJKR接触力模型描述颗粒间相互作用，计算待优化材料的压实密度曲线；

基于压实密度曲线获得满足条件的最优混掺比例。